Exportieren und Importieren von Daten-Pipelines

Sie können ein Daten-Pipeline-Projekt in eine JSON-Datei exportieren, die alle erforderlichen Informationen zum Rekonstruieren des Datenprojekts enthält. Die exportierte JSON-Datei kann in den gleichen Mandanten oder in einen anderen Mandanten importiert werden. Sie können dies beispielsweise zum Verschieben von Datenprojekten von einem Mandanten zum anderen oder zum Erstellen von Sicherungskopien von Datenprojekten verwenden. Sie können ein Datenprojekt auch über eine JSON-Exportdatei aktualisieren.

Exportieren eines Datenprojekts.

• Klicken Sie auf der Startseite von Datenintegration im zu exportierenden Datenprojekt auf und wählen Sie Exportieren aus.

Das Datenprojekt wird in eine JSON-Datei mit einem Dateinamen exportiert, der aus dem Datenprojektnamen, der Datenplattform und einem Zeitstempel besteht.

Importieren eines Cloud Data Warehouse-Datenprojekts

Sie können ein exportiertes Cloud Data Warehouse-Datenprojekt in den gleichen Mandaten, aus dem es exportiert wurde, oder in einen anderen Mandanten importieren. Wenn das Datenprojekt in einen anderen Mandanten als den des ursprünglichen Datenprojekts importiert wird, müssen Sie neue Datenverbindungen für das Datenprojekt, den Bereitstellungsbereich und alle Datenquellen definieren.

Sie können ändern, welche Datenplattform verwendet wird, aber die Datenplattform kann nicht von einem Cloud Data Warehouse zu Qlik Cloud geändert werden.

1. Klicken Sie auf der Startseite von Datenintegration auf Neu hinzufügen und wählen Sie Datenprojekt importieren aus.

2. Fügen Sie die JSON-Datei des Datenprojekts hinzu. Sie können sie entweder im Dialogfeld ablegen oder nach der Datei suchen und sie auswählen.

3. Name

   Ändern Sie den Namen des Datenprojekts. Der Standardname ist der Name des ursprünglichen Datenobjekts mit vorangestelltem Imported_.

4. Bereich
   Wählen Sie aus, welchem Bereich das Datenprojekt hinzugefügt werden soll.

5. Beschreibung
   Fügen Sie die Beschreibung des Datenprojekts hinzu oder bearbeiten Sie sie.

6. Datenplattform

   Sie können die Datenplattform des Datenprojekts ändern.

7. Datenverbindung

   Sie können die Datenverbindung zur Datenplattform ändern.

   Dies ist erforderlich, wenn Sie ein Datenprojekt aus einem anderen Mandanten importiert haben, oder wenn Sie im vorherigen Schritt die Datenplattform geändert haben.

8. Verbindung zu Bereitstellungsbereich

   Sie können die Verbindung zum Bereitstellungsbereich ändern.

   Dies ist erforderlich, wenn Sie ein Datenprojekt aus einem anderen Mandanten importiert haben, oder in einigen Fällen, wenn Sie im vorherigen Schritt die Datenplattform geändert haben.

   InformationshinweisEs ist nicht erforderlich, wenn die Datenplattform Snowflake ist.

9. Importierte Quellverbindungen ersetzen
   Sie können die Importierten Quellverbindungen ersetzen.

   Dies ist erforderlich, wenn Sie ein Datenprojekt aus einem anderen Mandanten importiert haben.

10. Datenschemapräfix

    Sie können ein Präfix zu den Datenschemas hinzufügen, die im Datenprojekt erstellt werden. Das ist nützlich, wenn das importierte Datenprojekt sich im gleichen Cloud Data Warehouse wie das exportierte Datenprojekt befindet.

11. Importierte Quelldatenbanken und Schemas ersetzen

    Sie können das Quellschema für Bereitstellungsaufgaben und die Quelldatenbank und das Schema für registrierte Daten ersetzen.

    Wählen Sie eine Aufgabe aus und ersetzen Sie die Werte in Neues Schema und Neue Datenbank.

12. Standarddatenbanknamen

    Wenn die Datenplattform Snowflake oder Microsoft Azure Synapse Analytics ist, können Sie die Standarddatenbanknamen ändern.

13. Standard-Warehouse-Namen

    Wenn die Datenplattform Snowflake ist, können Sie die Standard-Warehouse-Namen ändern.

14. Wenn Sie bereit sind, klicken Sie auf „Hochladen“.

Das Datenprojekt wird zur Startseite von Datenintegration hinzugefügt.

Importieren eines Datenprojekts mit Qlik Cloud als Datenplattform

Sie können ein exportiertes Qlik Cloud-Datenprojekt (über Amazon S3) in den gleichen Mandanten importieren, aus dem es exportiert wurde, oder in einen anderen Mandanten. Wenn das Projekt in einen anderen Mandanten als das ursprüngliche Datenprojekt importiert wird, müssen Sie neue Datenverbindungen für das Datenprojekt, den Bereitstellungsbereich und alle Datenquellen definieren.

Es ist nicht möglich, die Datenplattform von Qlik Cloud in ein Cloud Data Warehouse wie Snowflake zu ändern.

1. Klicken Sie auf der Startseite von Datenintegration auf Neu hinzufügen und wählen Sie Datenprojekt importieren aus.

2. Fügen Sie die JSON-Datei des Datenprojekts hinzu. Sie können sie entweder im Dialogfeld ablegen oder nach der Datei suchen und sie auswählen.

3. Name

   Ändern Sie den Namen des Datenprojekts. Der Standardname ist der Name des ursprünglichen Datenobjekts mit vorangestelltem Imported_.

4. Bereich
   Wählen Sie aus, welchem Bereich das Datenprojekt hinzugefügt werden soll.

5. Beschreibung
   Fügen Sie die Beschreibung des Datenprojekts hinzu oder bearbeiten Sie sie.

6. QVD-Dateien speichern in:

   Wählen Sie, wo die QVD-Dateien erstellt werden sollen.

   • Von Qlik verwalteter Speicher

   • Vom Kunden verwalteter Speicher

     Von Ihnen verwalteter Amazon S3-Speicher.

7. Datenverbindung

   Wenn Sie Vom Kunden verwalteter Speicher ausgewählt haben, können Sie die Datenverbindung zum Amazon S3-Speicherbereich ändern.

   Dies ist erforderlich, wenn Sie ein Datenprojekt aus einem anderen Mandanten importiert haben.

8. Verbindung zu Bereitstellungsbereich

   Sie können die Verbindung zum Amazon S3-Bereitstellungsbereich ändern.

   Dies ist erforderlich, wenn Sie ein Datenprojekt aus einem anderen Mandanten importiert haben, oder in einigen Fällen, wenn Sie im vorherigen Schritt die Datenplattform geändert haben.

9. Importierte Quellverbindungen ersetzen
   Sie können die Importierten Quellverbindungen ersetzen.

   Dies ist erforderlich, wenn Sie ein Datenprojekt aus einem anderen Mandanten importiert haben.

10. Wenn Sie bereit sind, klicken Sie auf „Hochladen“.

Das Datenprojekt wird zur Startseite von Datenintegration hinzugefügt.

Aktualisieren eines Datenprojekts

Sie können ein Projekt über eine JSON-Exportdatei aktualisieren. Dadurch werden alle Aufgaben in der Daten-Pipeline ersetzt, aber Verbindungen und Einstellungen werden nicht ersetzt. Datenaufgaben, die nicht im importierten Datenprojekt enthalten sind, werden entfernt.

Sie können beispielsweise ein Datenprojekt, das aus dem Entwicklungsdatenbereich exportiert wurde, in ein Datenprojekt im Produktionsdatenbereich importieren, um das Produktionsdatenprojekt zu aktualisieren.

Beachten Sie Folgendes, bevor Sie das Datenprojekt aktualisieren:

• Wenn Sie vor der Aktualisierung eine Sicherung des Datenprojekts erstellen möchten, exportieren Sie das Projekt, indem Sie auf und dann auf Exportieren klicken.

• Sie müssen alle Aufgaben anhalten, die aus der Daten-Pipeline entfernt werden, bevor Sie das Datenprojekt aktualisieren.

• Wenn das Datenprojekt SaaS-Anwendungsverbindungen verwendet, die noch nicht vorhanden sind, müssen Sie die Verbindungen erstellen und Metadaten generieren, bevor Sie mit dem Import beginnen.

• Vergewissern Sie sich, dass das importierte Datenprojekt die gleiche Cloud-Datenplattform verwendet, z. B. Snowflake.

So aktualisieren Sie ein Datenprojekt:

1. Öffnen Sie das Datenprojekt, das Sie aktualisieren möchten.

2. Klicken Sie auf und dann auf Importieren.

3. Wählen Sie die JSON-Datei, die Sie importieren möchten, aus oder legen Sie sie ab.

4. Nehmen Sie alle erforderlichen Änderungen vor, um Verbindungen zuzuordnen, die sich zwischen dem Datenprojekt und dem importierten Datenprojekt unterscheiden.

   Beispiel: Das importierte Datenprojekt verwendet eine Quellverbindung namens SQL1, während dieses Datenprojekt eine ähnliche Verbindung namens SQL2 verwendet. In diesem Fall ordnen Sie die importierte Verbindung in Importierte Quellverbindungen ersetzen zu SQL2 zu.

   InformationshinweisWenn Sie eine zuzuordnende Verbindung auswählen, können Sie eine neue Datenbankverbindung erstellen, aber keine SaaS-Anwendungsverbindung.

   Klicken Sie auf Importieren, wenn Sie fertig sind.

Das Datenprojekt wird jetzt mit der importierten JSON-Datei aktualisiert. Möglicherweise müssen Sie Datenaufgaben, die durch den Import aktualisiert wurden, validieren und synchronisieren.